　「1つ目は、自社の課題を明確にしておくこと。2つ目は、事前に必要なデータを蓄積しておくことだ。データがないことにはAI導入は実現できないので、まずは現状で収集できるデータの蓄積や収集方法を検討、準備しておく必要がある。そして、3つ目が100％の精度を求めず、過度な期待をAIに抱かないことだ」（田上氏）

　今後、DXの事例が増えていくことで、ミスマッチを防ぐためのノウハウや仕組みが充実していくことは予想されるが、どれだけ環境が整ったとしても、双方が正しくお互いを理解し合うことは重要なポイントだ。

　関東経済産業局では、次年度以降もこうした取り組みを継続し、スタートアップとの連携を推し進めることで、中堅・中小企業のDXを支援していきたいとしている。

筆者プロフィール

越智岳人（おちがくと）

複数のB2B業界でWebマーケティングに携わった後、2013年に技術系Webメディア「fabcross」を立ち上げ、国内外のハードウェアスタートアップやメイカースペース事業者、サプライチェーン関係者との取材を重ねる。

2017年に独立。現在はフリーランスとして国内外で取材活動を続ける他、ハードウェアスタートアップを支援する企業や自治体向けのコンサルティングに携わっている。

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